WO2009131408A2 - 방송 컨텐츠를 추천하는 방법과 그 장치 - Google Patents
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Definitions
- FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation process of recommending broadcast content in a media content playback device of a user according to another embodiment of the present invention.
- the present invention utilizes a social network that has already been established to obtain information about a program that a buddy is watching at the time of recommending a program, and reflects these factors, so that the user is more reliable and really Suggest a framework to recommend programs that you may like.
- the movie Titanic is watching 5 buddies watching, and the drama Lost is watching 2 buddies watching. You can check it.
- the degree of the broadcast may be displayed together with respect to the broadcast content currently being broadcast among the displayed broadcast programs.
- the user profile uploader 620 is a module that uploads a user's profile and user information to a server in order to calculate a correlation between a profile of a currently logged in user and a profile of buddies.
- the above-mentioned method for recommending the broadcast content of the present invention can be written in a program that can be executed in a computer, it can be implemented in a general-purpose digital computer to operate the program using a computer-readable recording medium.
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Abstract
제1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 제1 사용자의 프로파일을 생성하는 단계와 생성된 제1 사용자의 프로파일을 네트워크를 이용하여 서버로 전송하는 단계와 제1 사용자의 프로파일 및 제1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 서버로부터 수신하는 단계와 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 방영 시간대별 카테고리로 구분하는 단계와 구분된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계를 포함하는 제1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법이 개시되어 있다.
Description
본 발명은 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법과 그 장치에 관한 것이다.
소셜 네트워크 (social network)란 , 인터넷에서 개인의 정체성을 바탕으로 자신에게서부터 수평적으로 뻗어나가는 네트워크를 의미한다 . 나를 기준으로 나와 유사한 관심을 가지는 사람을 추가하는 네트워크로써 기존 커뮤니티와는 다른 성향을 갖는다 .
사회적 관계 속에서 살아가는 인간에게 개인의 가치 평가와 인맥이 삶에 매우 큰 영향을 주게 되므로 , 이런 맥락에서 소셜 네트워크가 집중적으로 조명받기 시작했다 .
소셜 네트워크는 개인의 정체성을 확립하고 인맥형성용 도구로서도 매우 유용하므로 급속도로 확산되고 있으며 , 최근에는 이미 구축한 인적 네트워크를 기반으로 한 새로운 인터넷 서비스가 계속 개발되고 있다 . 소설 네트워크 서비스를 이용하여 개인화된 추천 서비스를 제공하는 것이 예를 들어 새로운 음악이나 영화 , 제품 , 레스토랑 등의 정보를 제공하는데 유용하게 사용되고 있는 추세이다 .
한편 TV 또는 PVR(Personal Video Recorder)처럼 방송을 녹화/재생할 수 있는 디바이스를 이용함에 있어서, 수많은 채널 중 사용자가 좋아할만한 프로그램을 추천하는 성능향상을 위해 많은 연구가 진행되고 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 , 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다 .
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 , 방송 컨텐츠 추천 화면의 예시도이다 .
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 , 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 동작 과정을 나타낸 플로우 차트이다 .
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 , 단말기로부터 추천 결과를 획득하는 동작 과정을 나타낸 플로우 차트이다 .
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 , 서버로부터 버디 정보를 바탕으로 추천 결과를 획득하는 동작 과정을 나타낸 플로우 차트이다 .
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 , 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 장치를 나타낸 기능 블록도이다 .
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 , 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에 방송 컨텐츠를 추천하는 서버를 나타낸 기능 블록도이다 .
상기 몇 개의 도면에 있어서 대응하는 도면 번호는 대응하는 부분을 가리킨다. 도면이 본 발명의 실시예들을 나타내고 있지만, 도면이 축척에 따라 도시된 것은 아니며 본 발명을 보다 잘 나타내고 설명하기 위해 어떤 특징부는 과장되어 있을 수 있다.
본 발명의 목적은 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법과 그 장치를 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면 제1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법은 상기 제1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 제1 사용자의 프로파일을 생성하는 단계와; 상기 생성된 제1 사용자의 프로파일을 네트워크를 이용하여 서버로 전송하는 단계와; 상기 제1 사용자의 프로파일 및 상기 제1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 서버로부터 수신하는 단계와; 상기 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 방영 시간대별 카테고리로 구분하는 단계와; 상기 구분된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다양한 실시예의 방송 컨텐츠를 추천하는 방법에 따르면 , 사용자가 웹상에서 구축해 놓은 버디들의 정보로부터 신뢰성이 높은 프로그램에 대한 추천 결과를 산출할 수 있는 프레임워크를 제공함으로써 , TV 프로그램의 추천 성능을 높일 수 있다 .
또한 추천 프로그램을 시간 순서로 카테고리화하여 화면에 표시하고 , 몇 명의 버디들이 시청하고 있는지 등의 직관적인 사용자 인터페이스를 제공함으로써 추천 기능을 효율적으로 사용할 수 있다 .
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법은 상기 제 1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 제 1 사용자의 프로파일을 생성하는 단계와 ; 상기 생성된 제 1 사용자의 프로파일을 네트워크를 이용하여 서버로 전송하는 단계와 ; 상기 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 서버로부터 수신하는 단계와 ; 상기 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 방영 시간대별 카테고리로 구분하는 단계와 ; 상기 구분된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계를 포함한다 .
상기 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계는 , 상기 표시되는 방송 컨텐츠 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 동일한 방송 컨텐츠를 시청하고 있는 상기 제 2 사용자의 수를 함께 표시하는 것이 바람직하다 .
상기 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계는 , 상기 표시되는 방송 컨텐츠 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 현재 방송 컨텐츠가 진행된 정도를 함께 표시하는 것이 바람직하다 .
상기 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계는 , 상기 화면에서 전자 프로그램 가이드 (EPG: Electronic Program Guide) 정보를 표시하는 위치영역과 동일한 영역에 상기 방송 컨텐츠의 추천 결과를 표시하는 것이 바람직하다 .
상기 화면에 표시된 방송 컨텐츠의 추천 결과 중 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠를 녹화하거나 , 상기 방송 컨텐츠의 방영 시작 전에 알려주거나 또는 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자에게 추천하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다 .
상기 제 1 사용자로부터 방송 컨텐츠의 추천 요청을 나타내는 신호를 수신하는 단계와 ; 상기 수신된 신호에 따라 상기 제 1 사용자의 프로파일을 업데이트하는 단계와 ; 전자 프로그램 가이드 (EPG) 정보로부터 획득된 모든 채널의 방송 컨텐츠에 대하여 프로파일을 생성하는 단계와 ; 상기 업데이트된 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 생성된 방송 컨텐츠의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 추출하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다 .
상기 서버로부터 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과 및 상기 추출된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 조합하여 컨텐츠 기반의 협력적 필터링 (content-based collaborative fitering)을 수행하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다 .
한편 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르면 , 네트워크를 통하여 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스와 연결된 서버에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법에 있어서 , 상기 제 1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 생성된 제 1 사용자의 프로파일을 상기 미디어 컨텐츠 재생 디바이스로부터 수신하는 단계와 ; 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자로 구성되는 사용자 리스트를 상기 서버에 구비된 데이터베이스로부터 획득하는 단계와 ; 상기 획득된 사용자 리스트의 제 2 사용자로부터 각각의 프로파일을 수집하는 단계와 ; 상기 수신된 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 수집된 제 2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 산출하는 단계와 ; 상기 산출된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스로 전송하는 단계를 포함한다 .
상기 산출된 방송 컨텐츠의 추천 결과 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 동일한 방송 컨텐츠를 시청하고 있는 상기 제 2 사용자의 수를 계산하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다 .
한편 다른 기술분야에 있어서 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르면 , 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 장치에 있어서 , 상기 제 1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 제 1 사용자의 프로파일을 생성하는 사용자 프로파일링부와 ; 상기 생성된 제 1 사용자의 프로파일을 네트워크를 이용하여 서버로 전송하는 사용자 프로파일 업로더와 ; 상기 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 서버로부터 수신하는 수신부와 ; 상기 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 방영 시간대별 카테고리로 구분하는 화면 제어부와 ; 상기 구분된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 화면 출력부를 포함한다 .
상기 화면 출력부는 , 상기 표시되는 방송 컨텐츠 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 동일한 방송 컨텐츠를 시청하고 있는 상기 제 2 사용자의 수를 함께 표시하는 것이 바람직하다 .
상기 화면 출력부는 , 상기 표시되는 방송 컨텐츠 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 현재 방송 컨텐츠가 진행된 정도를 함께 표시하는 것이 바람직하다 .
상기 화면 출력부는 , 상기 화면에서 전자 프로그램 가이드 (EPG) 정보를 표시하는 위치영역과 동일한 영역에 상기 방송 컨텐츠의 추천 결과를 표시하는 것이 바람직하다 .
상기 화면에 표시된 방송 컨텐츠의 추천 결과 중 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠를 녹화하거나 , 상기 방송 컨텐츠의 방영 시작 전에 알려주거나 또는 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자에게 추천하는 방송 컨텐츠 처리부를 더 포함하는 것이 바람직하다 .
상기 제 1 사용자로부터 방송 컨텐츠의 추천 요청을 나타내는 신호를 수신하는 사용자 인터페이스부와 ; 상기 수신된 신호에 따라 상기 제 1 사용자의 프로파일을 업데이트하는 프로파일 업데이트부와 ; 전자 프로그램 가이드 (EPG) 정보로부터 획득된 모든 채널의 방송 컨텐츠에 대하여 프로파일을 생성하는 컨텐츠 프로파일링부와 ; 상기 업데이트된 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 생성된 방송 컨텐츠의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 추출하는 컨텐츠 기반 추천부를 더 포함하는 것이 바람직하다 .
상기 서버로부터 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과 및 상기 컨텐츠 기반 추천부로부터 추출된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 조합하여 컨텐츠 기반의 협력적 필터링 (content-based collaborative fitering)을 수행하는 하이브리드 (hybrid) 추천부를 더 포함하는 것이 바람직하다 .
한편 다른 기술분야에 있어서 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면 , 네트워크를 통하여 연결된 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에 방송 컨텐츠를 추천하는 서버에 있어서 , 제 1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 생성된 제 1 사용자의 프로파일을 상기 미디어 컨텐츠 재생 디바이스로부터 수신하는 사용자 프로파일 수신부와 ; 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자로 구성되는 사용자 리스트를 상기 서버에 구비된 데이터베이스로부터 획득하는 버디 관리부와 ; 상기 획득된 사용자 리스트의 제 2 사용자로부터 각각의 프로파일을 수집하는 버디 프로파일 수집부와 ; 상기 수신된 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 수집된 제 2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 산출하는 협력적 필터링 기반 추천부와 ; 상기 산출된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스로 전송하는 전송부를 포함한다 .
상기 산출된 방송 컨텐츠의 추천 결과 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 동일한 방송 컨텐츠를 시청하고 있는 상기 제 2 사용자의 수를 계산하는 버디 시청정보 처리부를 더 포함하는 것이 바람직하다 .
나아가 본 발명은 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법 및 네트워크를 통하여 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스와 연결된 서버에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함한다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 도면에 기재된 내용을 참조하여야 한다 .
본 발명은 PVR(Personal Video Recorder), Digital TV, PMP 등 방송 프로그램을 녹화 재생할 수 있는 디바이스에서 사용자의 시청 습관 , 패턴 등을 파악하여 사용자가 좋아할만한 프로그램을 추천해주는 시스템에 있어서 이미 구축해 놓은 소셜 네트워크를 반영하여 보다 신뢰도가 높은 프로그램을 추천해주는 방법 및 장치에 관한 것이다 .
이하 , 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 설명한다 .
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 , 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다 .
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 제1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법은 제1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 제1 사용자의 프로파일을 생성하는 단계(110)와 생성된 제1 사용자의 프로파일을 네트워크를 이용하여 외부서버로 전송하는 단계(120)와 제1 사용자의 프로파일 및 상기 제1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 서버로부터 수신하는 단계(130)와 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 방영 시간대별 카테고리로 구분하는 단계(140)와 구분된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계(150)를 포함한다.
앞서 언급한 바와 같이, 본 발명에서는 이미 구축해 놓은 소셜 네트워크를 활용하여, 프로그램 추천 시에 친구(buddy)가 시청하고 있는 프로그램에 대한 정보를 획득하고, 이러한 요소를 반영하여 보다 신뢰성이 높고 사용자가 정말로 좋아할만한 프로그램을 추천하는 프레임워크를 제안한다.
개인화된 추천 서비스를 제공하기 위해서는 , TV를 켰을 때 각 사용자마다 자신의 계정으로 로그인하는 것을 가정한다 . 또한 이미 웹상에서 다양한 소셜 네트워크 서비스를 통해 사용자의 친구를 버디 리스트에 등록하고 삭제할 수 있는 것을 전제한다 .
먼저 단계 110에서는 사용자의 시청 습관 , 패턴 등의 행동양식을 로깅 (logging)한다 . 로깅된 로그 파일을 이용하여 , 방송 프로그램 등에 대한 사용자의 프로파일 (profile)을 생성한다 . 이와 같은 사용자의 프로파일은 프로그램을 추천하기 위해 필요한 기본적인 정보로서 , 사용자의 선호도 (preference degree)을 계산하는 기준 자료가 된다 . 따라서 , 사용자 프로파일을 생성하기 위하여 어떠한 요소 (factor)들을 고려하느냐에 따라 추천 성능에 영향을 미친다 . 예를 들어 , 특정 프로그램을 시청한 횟수 , 시청한 부분이 전체 프로그램의 어느 부분에 해당하는지의 여부를 판단하고 , 시청 또는 녹화한 프로그램이 있을 때 시청한 프로그램이 단순히 녹화한 프로그램에 비해 더 중요하다고 판단하는 것 등이 있을 수 있다 .
단계 120에서는 사용자의 프로파일을 네트워크를 이용하여 외부서버로 전송한다 . 본 발명에서 제시하는 바와 같이 , 소셜 네트워크를 활용하여 추천 프로그램을 획득하기 위해서는 버디 리스트 (buddy list)를 관리하는 서버가 필요하다 . 서버는 사용자의 버디를 추가 /삭제할 수 있는 기능을 제공하고 버디 데이터베이스를 관리하는 버디 관리 모듈을 구비하며 , 아울러 추천을 요청한 사용자의 프로파일을 전송받아 관리하는 사용자 프로파일 수신 모듈 및 버디 리스트에 속한 각각의 버디들에게 프로파일을 요청하고 이를 전송받아 관리하는 버디 프로파일 수집 모듈을 포함한다 .
단계 130에서는 사용자의 프로파일 및 사용자의 버디 리스트에 속한 적어도 하나 이상의 제2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 방송 프로그램의 추천 결과를 수신한다. 즉, 상기 서버에서 수집한 버디들의 프로파일과 업로드 된 사용자의 프로파일간의 상관관계를 분석하여 수많은 프로그램 중 사용자가 좋아할만한 프로그램을 추천하는 것이다. 개인화된 TV(personalization, recommendation) 분야에서 프로그램 추천을 하기 위해 기술적으로 연구되어왔던 방법은 크게 컨텐츠 기반 방법(content-based reasoning method), 협력적 필터링 방법(collaborative filtering method), 하이브리드 방법(hybrid method)으로 나누어진다. 단계 130에서 서버로부터 수신하는 추천 결과는 협력적 필터링 방법을 이용한 추천 결과의 일종으로 볼 수 있다. 그러나, 종래의 방법과는 달리 사용자의 기호에 보다 부합하는 프로그램을 추천하기 위한 방법으로, 웹상에서 이미 구축한 사용자의 버디들의 시청 프로그램 정보를 획득하여 이를 추천 알고리즘에 반영하는 방식을 이용한다.
네트워크가 연결된 TV(예 , IPTV)에서 사용자가 TV를 켜서 좋아할만한 프로그램들이 방영되고 있는지 혹은 방영할 것인지 알고자 할 때 , TV 디바이스 내에서 사용자의 시청 패턴으로 사용자의 성향을 파악하여 사용자 프로파일을 생성하고 이를 서버로 업로드한 후 , 이미 등록된 버디들이 해당 프로그램에 대한 시청하고 있는지 여부 등을 추천 알고리즘에 반영하여 추천 프로그램을 추출할 수 있다 .
참고로, 컨텐츠 기반(contect-based) 추천 방법은 과거의 사용자가 시청한 프로그램과 가장 비슷한 프로그램을 추천하는 방식이다. 컨텐츠 기반 추천을 하기 위해서는 프로그램을 다양한 요소 예를 들면 장르, 방영 채널, 제작자, 등장 인물 등의 요소로 모델링한다. 이를 프로그램 프로파일링(program profiling)이라 한다. EPG로부터 앞으로 방영될 프로그램에 대해서 상기 요소들로 모델링하고, 사용자가 시청한 프로그램에 대한 프로파일과 앞으로 방영될 프로그램에 대한 프로파일간의 상관관계를 기반으로 이전과 비슷한 프로그램을 추천하는 방법이다. 컨텐츠 기반 추천 방법은 TV 디바이스 로컬에서 수행할 수 있으며, 네트워크가 연결된 디바이스를 필요로 하지 않는 특징이 있다.
앞서 언급한 협력적 추천 방법은 사용자의 시청 패턴 및 시청 습관 등을 파악하여 사용자들 사이의 선호도 상관관계를 학습하고 특정 프로그램을 추천하는 방법이다. 즉 나와 비슷한 성향을 가진 사용자들을 파악하여, 비슷한 선호도를 가진 사용자들이 좋아하는 프로그램을 나에게도 추천하는 방식이다.
협력적 추천방식이 적용되어 성공한 대표적인 사례가 책, DVD 등을 판매하는 아마존(Amazon) 사이트이다. 사용자가 어떤 책을 구매하고자 할 때, 이 책을 구매했던 다른 사람들이 구매한 다른 책들을 추천해 줌으로써 구매 성공률을 높이는 서비스를 제공한다. 협력적 추천 방법은 일반적으로 TV 디바이스에서 사용자의 프로파일을 서버로 전송하여, 서버에서 협력적 추천 알고리즘을 수행하기 때문에 네트워크가 연결된 디바이스를 필요로 한다.
한편, 하이브리드 추천 방법은 컨텐츠 기반 추천 방법과 협력적 추천 방법을 혼합하여 적용하는 방법이다. 추천의 성능을 높이기 위한 이러한 방법을 컨텐츠 기반의 협력적 추천 방법(content-based collaborative filtering)이라 한다.
단계 140에서는 수신된 방송 프로그램의 추천 결과를 방영 시간대별 카테고리로 구분한다. 이는 본 발명의 일 실시예에 따라 추천 프로그램을 제공하는데 있어서, 프로그램의 방영 시간적인 요소를 적용하여 사용자 인터페이스를 제공하기 위함이다.
일반적으로 추천 프로그램을 제공하는데 있어서, 추천 유사도 순서로 정렬하거나, 채널별 혹은 장르별 등으로 브라우징할 수 있도록 정렬하는 반면에 본 발명의 일 실시예에서는 사용자의 요구와 사용자 인터랙션을 고려하여 시간적인 요소를 선택한다. 예를 들어 현재 방송중인 프로그램, 30분 이내에 방영할 프로그램 및 늦은 시간(자정 근처)에 방영되는 프로그램 등으로 카테고리화한다.
단계 150에서는 구분된 방송 프로그램의 추천 결과를 화면에 표시한다 . 이때 , 표시되는 방송 프로그램 중 현재 방영되는 프로그램에 대하여 , 동일한 프로그램을 시청하고 있는 버디들의 수를 함께 표시할 수 있다 . 따라서 , 많은 버디들이 시청하고 있는 프로그램일수록 나의 관심 성향에 적합한 프로그램일 수 있으며 , 이러한 프로그램은 이후 버디들과 온 /오프라인상의 대화에서 공통 주제가 될 수도 있을 것이다 .
이하 , 도 2에서 이러한 추천 결과를 포함한 EPG 화면을 살펴보기로 한다 .
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 , 방송 컨텐츠 추천 화면의 예시도이다 .
도 2를 참조하면 , EPG 화면 (210)은 TV 화면 (200)의 일측면에 반투명인 부화면으로 표시될 수 있다 . 이하 메뉴 중 , 추천 (Recommendation, 220) 및 전체 (All, 230)를 나타내는 하위 메뉴가 예시되어 있는데 , 전체 메뉴 (230)는 일반적인 EPG 화면을 보여주며 , 도 2에서는 추천 메뉴 (220)를 선택한 경우의 결과 화면을 보여준다 .
사용자가 추천 결과를 브라우징할 수 있도록 표시하는데 있어서도 , 기존의 다른 방법에서는 추천의 유사 정도 (similarity degree)의 순서로 보여주거나 또는 방영 채널별 , 장르별 등으로 카테고리화하여 추천 프로그램을 보여주는 것이 일반적이었다 .
그러나 본 발명의 일 실시예에서는 도 2와 같이 시간적인 요소를 사용하여 브라우징할 수 있도록 화면을 구성한다 . 예를 들어 , 사용자가 즉시 시청할 수 있도록 현재 방영중인 추천 프로그램 , 곧 방영될 추천 프로그램 , 늦은 시간 볼 수 있도록 자정 즈음에 방영되는 프로그램 등으로 구분할 수 있다 . 따라서 사용자는 시간의 흐름에 따라 상기 추천 프로그램을 시청하도록 유도된다 .
한편 , 추천 프로그램을 화면에 표시하는데 있어서도 현재 프로그램의 진행 정도를 함께 보여줌으로써 너무 많이 지나버린 프로그램에 대한 시청 여부를 사용자가 결정할 수 있도록 도와줄 수 있다 .
본 발명은 전체 EPG 정보를 볼 수 있도록 하는 핫키를 이용하여 화면상의 같은 영역에 추천 프로그램을 보여줌으로써 , 자연스럽게 본 발명의 추천 프로그램을 사용자에게 노출시키도록 한다 .
다시 도 2를 참조하면 , 현재 방영중인 프로그램 (on air now, 240)에서 예를 들어 영화 타이타닉 (titanic)은 5명의 버디들이 시청 중에 있으며 , 드라마 로스트 (lost)는 2명의 버디들이 시청하고 있음을 확인할 수 있다 . 이때 , 표시되는 방송 프로그램 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 방송이 진행된 정도를 함께 표시할 수도 있다 .
도 2에서 곧 방영될 프로그램 (starting soon, 250)의 경우 , 영화 러시아워가 추천되고 있으며 앞으로 20분 후에 시작할 것임을 알려주고 있다 . 한편 , 늦은 시간 방영될 프로그램 (later today, 260)의 경우에는 , 영화 에일리언이 밤 11시에 시작함을 확인할 수 있다 .
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 , 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 동작 과정을 나타낸 플로우 차트이다 . 한편 , 도 4는 단말기로부터 추천 결과를 획득하는 동작 과정을 나타내고 , 도 5는 서버로부터 버디 정보를 바탕으로 추천 결과를 획득하는 동작 과정을 나타낸다 .
도 3을 참조하면 , 먼저 사용자는 TV를 켜서 각자의 계정으로 로그인한다 (310). 사용자가 채널을 돌리면서 시청하는 행동 양식은 로깅되고 (320), 이는 사용자의 프로파일을 생성하는데 이용된다 . 사용자가 추천 프로그램을 요청하였는지 판단한 후 (330), 사용자가 추천 프로그램을 요청한 경우에 단말기로부터 추천 결과를 획득한다 . 즉 , 로컬상황에서 추천 프로그램을 추출하는 것이다 .
단말기로부터 추천 결과를 획득하는 과정을 도 4를 참조하여 설명하면 , 사용자가 추천 프로그램을 요청한 경우 단말기에서는 사용자 프로파일을 업데이트한다 (410). 그리고 앞으로 방영할 프로그램에 대한 EPG 정보를 획득하고 (420), 모든 채널에서 방영되는 프로그램에 대한 프로파일링을 수행하여 컨텐츠 프로파일을 생성한다 (430). 다음으로 사용자 프로파일과 컨텐츠 프로파일을 입력으로하여 단말에서 추천 알고리즘을 수행함으로써 추천 결과를 추출한다 (340). 다시 도 3을 참조하면 , 단말기로부터 추천 결과를 획득한 후 , 현재 네트워크의 연결 상태를 확인하여 (350) 네트워크 이용이 불가능하다면 , 단말기에서의 추천 결과를 사용자에게 디스플레이하고 (390) 추천 기능을 종료한다 .
반면에 현재 네트워크를 사용할 수 있는 상황이면 , 업데이트된 사용자 프로파일을 서버로 전송한다 (360). 즉 , 서버로부터 추천 프로그램을 전송받기를 요청한다 . 이후 서버단에서 추천 프로그램을 산출하는 과정은 도 5를 참조하여 살펴본다 . 서버는 사용자의 프로파일과 사용자 정보를 전송받고 (510), 버디 데이터베이스를 통해 사용자의 버디 리스트를 획득한 후 (520), 버디들의 프로파일을 각각의 단말기로부터 요청하여 수집한다 (530). 수집된 버디의 프로파일과 사용자의 프로파일을 입력으로하여 협력적 필터링 추천 알고리즘을 수행하고 그 결과를 사용자의 단말기에 전송한다 (540). 사용자의 단말기에서는 서버로부터 수신된 방송 프로그램의 추천 결과 및 로컬에서 추출된 방송 프로그램의 추천 결과를 조합하여 컨텐츠 기반의 협력적 필터링 (content-based collaborative fitering)을 수행한다 . 그 결과로서 , 최종 추천 결과를 화면에 표시한다 (390).
아울러 , 추천 결과를 표시하는데 있어서는 추천 프로그램을 몇 명의 버디들이 현재 시청하고 있는 지를 함께 표시함으로써 , 추천 결과에 대한 사용자의 만족도를 높일 수 있다 .
또한 다음 동작으로서 , 화면에 표시된 방송 프로그램의 추천 결과 중 적어도 하나 이상의 프로그램을 녹화하거나 , 프로그램의 방영 시작 전에 알려주는 기능을 설정하거나 또는 사용자의 버디 리스트에 포함된 다른 사용자에게 프로그램을 추천할 수도 있다 .
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 , 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 장치를 나타낸 기능 블록도이다 .
도 6을 참조하면 , 일 실시예에 따른 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 장치 (600)는 제 1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 제 1 사용자의 프로파일을 생성하는 사용자 프로파일링부 (610)와 생성된 제 1 사용자의 프로파일을 네트워크를 이용하여 외부서버 (660)로 전송하는 사용자 프로파일 업로더 (620)와 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 서버 (660)로부터 수신하는 수신부 (630)를 포함하며 , 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 방영 시간대별 카테고리로 구분하는 화면 제어부 (645)와 구분된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 화면 출력부 (655)를 포함한다 .
사용자 프로파일링부 (610)는 TV를 시청하는 사용자의 행동 패턴을 로그화하고 이를 분석하는 모듈이다 . 사용자 프로파일을 생성하기 위해 프로그램을 시청한 회수 , 시청한 부분이 전체 프로그램에 어느 부분에 해당하는지의 여부 등을 고려한다 .
사용자 프로파일 업로더 (620)는 현재 로그인한 사용자의 프로파일과 버디들의 프로파일과 상관관계를 계산하기 위해서 사용자의 프로파일 및 사용자 정보를 서버단으로 업로드하는 모듈이다 .
수신부 (630)는 인터넷 등을 통해 서버 (600)로부터 전송된 추천 결과 데이터를 수신하는 네트워크 인터페이스 모듈이다 .
화면 제어부 (645)는 시간적인 요소를 사용하여 추천 프로그램들을 브라우징할 수 있도록 화면을 제어한다 . 예를 들어 , 현재 방영중인 추천 프로그램 , 곧 방영될 추천 프로그램 및 늦은 시간 방영될 추천 프로그램 등으로 구분할 수 있다 . 따라서 사용자는 시간의 흐름에 따라 이러한 추천 프로그램을 선택해서 볼 수 있다 .
화면 출력부 (655)는 상기 구분된 방송 프로그램의 추천 결과를 스크린에 표시하는 영상표시 모듈이다 .
아울러 , 상기 방송 컨텐츠의 추천 장치 (600)는 방송 컨텐츠 처리부 (650)를 더 포함할 수 있는데 , 방송 컨텐츠 처리부 (650)는 화면에 표시된 추천 프로그램들에 대하여 녹화기능 , 사전녹화기능 , 알림기능 , 추천기능 등의 다양한 응용동작을 수행하도록 처리하는 모듈이다 .
한편 , 사용자로부터 방송 프로그램의 추천 요청을 나타내는 신호를 수신하는 사용자 인터페이스부 (605)가 더 포함될 수 있으며 , 수신된 신호에 따라 사용자의 프로파일을 업데이트하는 프로파일 업데이트부 (615)와 전자 프로그램 가이드 (EPG) 정보로부터 획득된 모든 채널의 방송 프로그램에 대하여 프로파일을 생성하는 컨텐츠 프로파일링부 (625)를 더 포함할 수 있다 . 컨텐츠 프로파일링부 (625)는 EPG 데이터로부터 각 프로그램에 대한 프로파일링을 수행하는 모듈이다 . 프로그램 프로파일링을 수행할 때에 , 다음과 같이 방영 시간 , 방영 채널 , 타이틀 , 장르 , 등장 인물 , 감독자 , 제작자 등 다양한 부가 정보를 고려할 수 있다 .
상기 컨텐츠 프로파일 및 사용자 프로파일을 바탕으로 상관관계를 분석하여 컨텐츠 기반 (content-based) 추천을 수행하는 컨텐츠 기반 추천부 (635)를 더 포함될 수 있다 .
마지막으로 방송 컨텐츠의 추천 장치 (600)는 서버로부터 수신된 방송 프로그램의 추천 결과 및 컨텐츠 기반 추천부로부터 추출된 방송 프로그램의 추천 결과를 조합하여 컨텐츠 기반의 협력적 필터링 (content-based collaborative fitering)을 수행하는 하이브리드 (hybrid) 추천부가 더 포함될 수 있다 .
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 , 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에 방송 컨텐츠를 추천하는 서버를 나타낸 기능 블록도이다 .
도 7을 참조하면 , 일 실시예에 따른 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에 방송 컨텐츠를 추천하는 서버 (700)는 제 1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 생성된 제 1 사용자의 프로파일을 상기 미디어 컨텐츠 재생 디바이스 (780)로부터 수신하는 사용자 프로파일 수신부 (710)와 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자로 구성되는 버디 리스트를 상기 서버에 구비된 데이터베이스 (770)로부터 획득하는 버디 관리부 (730)와 획득된 버디 리스트에 속한 제 2 사용자로부터 각각의 프로파일을 수집하는 버디 프로파일 수집부 (720)를 포함하며 , 제 1 사용자의 프로파일 및 수집된 제 2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 산출하는 협력적 필터링 기반 추천부 (740)와 산출된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 미디어 컨텐츠 재생 디바이스 (780)로 전송하는 전송부 (760)를 포함한다 .
또한 방송 컨텐츠의 추천 서버(700)는 산출된 방송 컨텐츠의 추천 결과 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여, 동일한 방송 컨텐츠를 시청하고 있는 버디의 수를 계산하는 버디 시청정보 처리부(750)를 더 포함할 수 있다.
한편 , 상술한 본 발명의 방송 컨텐츠를 추천하는 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고 , 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다 .
또한 , 상술한바와 같이 본 발명에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다 .
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체 (예를 들면 , 롬 , 플로피 디스크 , 하드디스크 등 ), 광학적 판독 매체 (예를 들면 , 시디롬 , 디브이디 등 )와 같은 저장매체를 포함한다 .
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (19)
- 【청구항 1】제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법에 있어서 ,상기 제 1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 제 1 사용자의 프로파일을 생성하는 단계와 ;상기 생성된 제 1 사용자의 프로파일을 네트워크를 이용하여 서버로 전송하는 단계와 ;상기 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 , 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 서버로부터 수신하는 단계와 ;상기 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 방영 시간대별 카테고리로 구분하는 단계와 ;상기 구분된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 방법 .
- 【청구항 2】제 1항에 있어서 ,상기 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계는 ,상기 표시되는 방송 컨텐츠 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 동일한 방송 컨텐츠를 시청하고 있는 상기 제 2 사용자의 수를 함께 표시하는 것을 특징으로 하는 추천 방법 .
- 【청구항 3】제 2항에 있어서 ,상기 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계는 ,상기 표시되는 방송 컨텐츠 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 현재 방송 컨텐츠가 진행된 정도를 함께 표시하는 것을 특징으로 하는 추천 방법 .
- 【청구항 4】제 3항에 있어서 ,상기 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 단계는 ,상기 화면에서 전자 프로그램 가이드 (EPG: Electronic Program Guide) 정보를 표시하는 위치영역과 동일한 영역에 , 상기 방송 컨텐츠의 추천 결과를 표시하는 것을 특징으로 하는 추천 방법 .
- 【청구항 5】제 4항에 있어서 ,상기 화면에 표시된 방송 컨텐츠의 추천 결과 중 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠를 녹화 (record)하거나 , 상기 방송 컨텐츠의 방영 시작 전에 알려주거나 (remind), 또는 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자에게 추천 (recommend)하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 방법 .
- 【청구항 6】제 1항에 있어서 ,상기 제 1 사용자로부터 방송 컨텐츠의 추천 요청을 나타내는 신호를 수신하는 단계와 ;상기 수신된 신호에 따라 상기 제 1 사용자의 프로파일을 업데이트하는 단계와 ;전자 프로그램 가이드 (EPG) 정보로부터 획득된 모든 채널의 방송 컨텐츠에 대하여 프로파일을 생성하는 단계와 ;상기 업데이트된 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 생성된 방송 컨텐츠의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 , 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 방법 .
- 【청구항 7】제 6항에 있어서 ,상기 서버로부터 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과 및 상기 추출된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 조합하여 , 컨텐츠 기반의 협력적 필터링 (content-based collaborative fitering)을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 방법 .
- 【청구항 8】네트워크를 통하여 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스와 연결된 서버에서 방송 컨텐츠를 추천하는 방법에 있어서 ,상기 제 1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 생성된 제 1 사용자의 프로파일을 상기 미디어 컨텐츠 재생 디바이스로부터 수신하는 단계와 ;상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자로 구성되는 사용자 리스트를 상기 서버에 구비된 데이터베이스로부터 획득하는 단계와 ;상기 획득된 사용자 리스트의 제 2 사용자로부터 각각의 프로파일을 수집하는 단계와 ;상기 수신된 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 수집된 제 2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 , 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 산출하는 단계와 ;상기 산출된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 방법 .
- 【청구항 9】제 8항에 있어서 ,상기 산출된 방송 컨텐츠의 추천 결과 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 동일한 방송 컨텐츠를 시청하고 있는 상기 제 2 사용자의 수를 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 방법 .
- 【청구항 10】제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에서 방송 컨텐츠를 추천하는 장치에 있어서 ,상기 제 1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 제 1 사용자의 프로파일을 생성하는 사용자 프로파일링부와 ;상기 생성된 제 1 사용자의 프로파일을 네트워크를 이용하여 서버로 전송하는 사용자 프로파일 업로더와 ;상기 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 서버로부터 수신하는 수신부와 ;상기 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 방영 시간대별 카테고리로 구분하는 화면 제어부와 ;상기 구분된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 화면에 표시하는 화면 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 장치 .
- 【청구항 11】제 10항에 있어서 ,상기 화면 출력부는 ,상기 표시되는 방송 컨텐츠 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 동일한 방송 컨텐츠를 시청하고 있는 상기 제 2 사용자의 수를 함께 표시하는 것을 특징으로 하는 추천 장치 .
- 【청구항 12】제 11항에 있어서 ,상기 화면 출력부는 ,상기 표시되는 방송 컨텐츠 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 현재 방송 컨텐츠가 진행된 정도를 함께 표시하는 것을 특징으로 하는 추천 장치 .
- 【청구항 13】제 12항에 있어서 ,상기 화면 출력부는 ,상기 화면에서 전자 프로그램 가이드 (EPG) 정보를 표시하는 위치영역과 동일한 영역에 상기 방송 컨텐츠의 추천 결과를 표시하는 것을 특징으로 하는 추천 장치 .
- 【청구항 14】제 13항에 있어서 ,상기 화면에 표시된 방송 컨텐츠의 추천 결과 중 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠를 녹화하거나 , 상기 방송 컨텐츠의 방영 시작 전에 알려주거나 또는 상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자에게 추천하는 방송 컨텐츠 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 장치 .
- 【청구항 15】제 10항에 있어서 ,상기 제 1 사용자로부터 방송 컨텐츠의 추천 요청을 나타내는 신호를 수신하는 사용자 인터페이스부와 ;상기 수신된 신호에 따라 상기 제 1 사용자의 프로파일을 업데이트하는 프로파일 업데이트부와 ;전자 프로그램 가이드 (EPG) 정보로부터 획득된 모든 채널의 방송 컨텐츠에 대하여 프로파일을 생성하는 컨텐츠 프로파일링부와 ;상기 업데이트된 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 생성된 방송 컨텐츠의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 추출하는 컨텐츠 기반 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 장치 .
- 【청구항 16】제 15항에 있어서 ,상기 서버로부터 수신된 방송 컨텐츠의 추천 결과 및 상기 컨텐츠 기반 추천부로부터 추출된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 조합하여 컨텐츠 기반의 협력적 필터링 (content-based collaborative fitering)을 수행하는 하이브리드 (hybrid) 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 장치 .
- 【청구항 17】네트워크를 통하여 연결된 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스에 방송 컨텐츠를 추천하는 서버에 있어서 ,상기 제 1 사용자의 방송 컨텐츠 시청 행동양식을 로깅하여 생성된 제 1 사용자의 프로파일을 상기 미디어 컨텐츠 재생 디바이스로부터 수신하는 사용자 프로파일 수신부와 ;상기 제 1 사용자의 계정에 등록된 적어도 하나 이상의 제 2 사용자로 구성되는 사용자 리스트를 상기 서버에 구비된 데이터베이스로부터 획득하는 버디 관리부와 ;상기 획득된 사용자 리스트의 제 2 사용자로부터 각각의 프로파일을 수집하는 버디 프로파일 수집부와 ;상기 수신된 제 1 사용자의 프로파일 및 상기 수집된 제 2 사용자의 프로파일을 기초로 선호도 상관관계를 반영한 적어도 하나 이상의 방송 컨텐츠의 추천 결과를 산출하는 협력적 필터링 기반 추천부와 ;상기 산출된 방송 컨텐츠의 추천 결과를 상기 제 1 사용자의 미디어 컨텐츠 재생 디바이스로 전송하는 전송부를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 장치 .
- 【청구항 18】제 17항에 있어서 ,상기 산출된 방송 컨텐츠의 추천 결과 중 현재 방영되는 방송 컨텐츠에 대하여 , 동일한 방송 컨텐츠를 시청하고 있는 상기 제 2 사용자의 수를 계산하는 버디 시청정보 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 장치 .
- 【청구항 19】제 1항 내지 제 9항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 .
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